Embedded Vision: En omfattende guide | Sinoseen

Embedded vision refererer til integrationen af computervisionsfunktioner i indlejrede enheder og systemer. I denne artikel vil vi introducere de grundlæggende begreber for indlejrede visionssystemer og derefter dykke ned i deres forskellige fordele og anvendelser.

Hvad er Embedded Vision?

Embedded vision refererer til en maskine, der forstår sine omgivelser gennem visuelle metoder, og refererer simpelthen til brugen af computervisionsteknikker i indlejrede systemer, som involverer to teknologier: indlejrede systemer og computersyn (nogle gange omtalt som maskinsyn). Med andre ord refererer "indlejret syn" til et indlejret system, der udtrækker mening fra visuelt input. Indlejrede systemer kan være ethvert mikroprocessorbaseret system, der udfører et specifikt job og er tilgængeligt overalt.

Den største forskel mellem embedded vision og det, der ofte omtales som et machine vision-system, er, at embedded vision-systemer er alt-i-én-enheder, dvs. embedded vision er en samling af indlejrede systemer og maskinvisionsteknologi.

Forskellen mellem indlejret syn og traditionelt maskinsyn

Det traditionelle maskinvisionssystem består af tre dele: kamerasystem, billedbehandlingssystem og outputdisplaysystem. Kameraet er tilsluttet pc'en via en netværksport eller USB-grænseflade; Kameraet indsamler billedoplysninger og sender dem til computeren til billedgenkendelsesbehandling.

Og den indlejrede visionssystemhardware integrererKamera modulog behandlingskort, der kombinerer billedoptagelses- og billedbehandlingsfunktioner i én enhed. Enheden understøtter edge computing, modtagelse og behandling af data, beslutningstagning og derefter afsendelse af dataene til andre enheder eller lokal eller cloud-baseret behandling og analyse. Det kompakte design kan nemt integreres i industrielle og mobile enheder med lavt strømforbrug, reducerede bredbåndskrav og lavere latenstid.

Indlejrede visionssystemarkitekturer er forskellige, med en række brugerdefinerede og standardkomponenter。

De typiske komponenter i et indlejret visionssystem er:

• Integreret processor- Udfører algoritmer og styrer enheden
• Kamera modul- Optager billeder/videoer fra scenen
• Linse- Justerer synsfeltet til applikationsbehov
• Hukommelse- Gemmer billeder, programkode og data
• Grænseflader- Tilslut kamera, hukommelse og I/O-enheder

DenFordele afIntegreret vision

Integreret vision er kendetegnet ved sin lille størrelse, realtidskarakter og implementeringsmuligheder på edge-placeringer. Det gør det muligt at indbygge intelligente visionsfunktioner i enheden uden behov for ekstern behandlingshardware.

Embedded vision-system er let at bruge, let at vedligeholde, let at installere osv. Det kan hurtigt opbygge et pålideligt og effektivt maskinsynssystem og dermed i høj grad accelerere udviklingshastigheden af applikationssystemet.

Sammenlignet med traditionel maskinsyn er indlejrede visionssystemer billigere. Selv avancerede tilpassede indlejrede visionssystemer er billigere end maskinvisionssystemer. Hovedårsagen til dette er, at indlejrede visionssystemer har lave hardwarekrav, hvilket gør dem til et omkostningseffektivt valg til mange applikationer, selv med høje integrationsomkostninger.

Derudover er indlejrede visionssystemer kendetegnet ved brugervenlighed, nem vedligeholdelse, nem installation, lavt energiforbrug og strømlinet design. Evnen til hurtigt at opbygge et pålideligt og effektivt maskinvisionssystem, som i høj grad accelererer udviklingen af applikationer, er ideel til trange rum og integration med eksisterende systemer. Men den virkelige fordel ved indlejret vision er, at dens komponenter ikke påvirker eksisterende systemer negativt.

Indlejrede visionssystemer kan gøre ting, som traditionelle maskinvisionssystemer ikke kan. Indlejrede visionssystemer kan optage og behandle billeder, hvilket gør det muligt for mekaniske systemer at reagere på verden omkring dem og forbedre deres autonomi. Indlejrede visionssystemer kan reagere på og genkende billeder gennem dyb læring, hvilket gør det muligt for mekaniske systemer at træffe beslutninger baseret på det omgivende miljø.

Udfordringerneembedded vision vil stå over for

Embedded vision står over for flere udfordringer, som hovedsageligt er relateret til teknisk implementering, ressourcebegrænsninger og karakteristika for applikationsdomænet. Følgende er nogle af de store udfordringer:

1. Behandlingshastighed:Indlejrede visionssystemer skal behandle en stor mængde visuelle data i realtid, hvilket kræver højhastighedsprocessorer og effektive algoritmer at understøtte for at sikre ydeevne og nøjagtighed i realtid.

2. Problem med strømforbrug:Da indlejrede visionssystemer bruger meget computer- og processorkraft, er dette en stor udfordring for små enheder (f.eks. smartphones, droner osv.), der er afhængige af batteristrøm. Hvordan man reducerer strømforbruget og samtidig sikrer ydeevne er et nøglespørgsmål, der skal løses i indlejret visionsteknologi.

3. Hukommelses- og lagerbegrænsninger:Integrerede visionssystemer skal behandle store mængder visionsdata, hvilket kræver en stor mængde hukommelse og lagerplads for at understøtte. Hukommelses- og lagerressourcer er dog begrænsede i mange indlejrede enheder, hvilket begrænser anvendelsesomfanget og ydeevnen af indlejrede visionssystemer.

4. Begrænsede indlejrede ressourcer:Ud over de hukommelses- og lagerbegrænsninger, der er nævnt ovenfor, har indlejrede systemer også begrænsede ressourcer såsom aritmetisk kraft og båndbredde. Hvordan man opnår effektiv visuel behandling med begrænsede ressourcer er en udfordring, som indlejret visionsteknologi skal imødegå.

5. Optimering af algoritmer og modeller:Indlejrede visionssystemer kræver komplekse computervisionsalgoritmer og -modeller. Disse algoritmer og modeller skal optimeres til indlejrede systemers karakteristika for at reducere mængden af beregninger, sænke strømforbruget og tilpasse sig behovene for realtidsbehandling.

6. Sikkerhed og privatliv:Efterhånden som indlejret visionsteknologi er mere og mere udbredt på forskellige områder, er det blevet en vigtig udfordring, hvordan man sikrer datasikkerhed og privatlivets fred. Der skal udformes effektive krypterings- og privatlivsbeskyttelsesmekanismer for at forhindre datalækage og misbrug.

Anvendelser af indlejrede visionssystemer

Embedded vision-system kan opnå billedgenkendelse, billedgenkendelse, billedsporing, visuel positionering, objektmåling, objektsortering og andre applikationer. Det er meget udbredt i industriel fremstilling, elektronisk halvlederproduktion, logistik, robotteknologi, autopilot til biler, droner, forbrugerelektronik, sikkerhedsovervågning, medicinsk diagnostik og andre områder.

Konklusion

Sammen med udviklingen af Industri 4.0 vil efterspørgslen efter visionssystemer på det industrielle marked vokse, og flere og flere industrier implementerer indlejrede visionsløsninger. Fordelene ved indlejrede visionssystemer i forhold til traditionelle maskinvisionssystemer er mere indlysende; De er typisk billigere, bruger mindre strøm og har et mere strømlinet design. I de fleste tilfælde kan indlejret visionsteknologi opfylde applikationskrav, som maskinvisionssystemer ikke kan.